Deep Science Ventures
Deep Science Ventures
Deep Science Ventures เป็นบริษัทสร้างธุรกิจจากนวัตกรรมที่เปลี่ยนองค์ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ให้เป็นสตาร์ทอัพที่สร้างผลกระทบสูง ด้วยการจับคู่โอกาสด้านการวิจัยที่มีศักยภาพเข้ากับนักวิทยาศาสตร์ที่มีความเป็นผู้ก่อตั้ง บริษัทดำเนินงานครอบคลุมด้านเกษตรกรรม การคำนวณ สภาพภูมิอากาศ และเภสัชกรรม โดยมุ่งเน้นระบบอาหารเชิงฟื้นฟู ความก้าวหน้าด้านการคำนวณ โซลูชันเพื่อรับมือกับภาวะโลกร้อน และการบำบัดรักษาโรค บริษัทระบุว่าได้เปิดตัวบริษัทแล้ว 42 แห่ง มีโครงการอยู่ระหว่างการพัฒนา 37 โครงการ ดึงดูดเงินทุนได้ 160 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีมูลค่าพอร์ตโฟลิโอ 430 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO ด้านการค้นพบยาด้วย AI (ทำงานแบบไฮบริดในลอนดอน)

เป็นผู้นำแพลตฟอร์ม AI ของ Deep Science Ventures เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ของการพัฒนายาและการทดลองทางคลินิก กำหนดกรอบการประเมิน เทคโนโลยีสำหรับใช้งานจริง และทีมเทคนิคผู้ก่อตั้ง

รายละเอียด

  • รับผิดชอบและพัฒนาแพลตฟอร์มที่มีอยู่ต่อไป
  • กำหนดแผนงานด้านเทคนิคและส่งมอบการปรับปรุงแพลตฟอร์ม
  • กำหนดโจทย์การคาดการณ์และเชื่อมโยงหลักฐาน ณ เวลาตัดสินใจกับผลลัพธ์ในภายหลัง
  • พัฒนา ประเมิน และเปรียบเทียบกลยุทธ์การสร้างแบบจำลอง
  • วัดประสิทธิภาพการคาดการณ์และการปรับเทียบ
  • ระบุว่าระบบทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในส่วนใด และการคาดการณ์ยังมีข้อจำกัดในส่วนใด
  • แก้ไขความเสี่ยงด้านการประเมินที่เกี่ยวข้องกับการรั่วไหลของข้อมูล คุณภาพป้ายกำกับ และการปนเปื้อนของข้อมูล
  • สรรหาทีมเทคนิคชุดแรกหลังจากได้รับเงินทุน
  • สนับสนุนการระดมทุนด้วยการสื่อสารแนวทางด้านเทคนิค หลักฐาน ข้อจำกัด และแผนงานการพัฒนาให้แก่นักลงทุน
  • สร้างแพลตฟอร์มด้วยตนเองโดยตรงอย่างน้อยในปีแรก
  • ทำงานร่วมกับผู้ร่วมก่อตั้งฝ่ายชีววิทยาและฝ่ายธุรกิจเพื่อกำหนดทิศทางของแพลตฟอร์ม
  • ช่วยเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์การพัฒนาวิธีการรักษา และกำหนดว่าวิธีการรักษาใดควรเดินหน้าต่อ

คุณสมบัติ

  • มีผลงานด้านเทคนิคที่ได้รับการยอมรับจาก Google DeepMind, OpenAI, Anthropic, Meta AI หรือห้องปฏิบัติการ AI แนวหน้าที่เทียบเท่า
  • มีประสบการณ์เป็นผู้นำทีม หรือโครงการด้านเทคนิคขนาดใหญ่
  • เต็มใจลงมือปฏิบัติด้วยตนเองและสร้างแพลตฟอร์มด้วยตนเอง
  • มีประสบการณ์ออกแบบการประเมินและเกณฑ์มาตรฐาน รวมถึงการกำหนดป้ายกำกับ การตรวจสอบความน่าเชื่อถือ และการแบ่งข้อมูลที่ป้องกันการรั่วไหล
  • มีความรู้แน่นแฟ้นเกี่ยวกับการปรับเทียบ ช่วงความเชื่อมั่น อัตราฐาน และข้อจำกัดของชุดข้อมูลขนาดเล็กหรือมีสัญญาณรบกวน
  • มีความเชี่ยวชาญกว้างขวางครอบคลุมการอนุมานแบบลำดับชั้นและแบบเบย์ สถิติแบบคลาสสิก การเรียนรู้บนกราฟรวมถึงโครงข่ายประสาทเทียมบนกราฟ แบบจำลองกราฟเชิงความน่าจะเป็น และการปรับเทียบที่เรียนรู้จากข้อมูล
  • มีประสบการณ์ดูแลระบบ LLM ในสภาพแวดล้อมใช้งานจริง ซึ่งประกอบด้วยการประสานงานเอเจนต์ การผสานรวมเครื่องมือ การจัดการบริบท และระบบประเมินเพื่อตรวจจับการถดถอย
  • มีประสบการณ์ใช้งานผู้ให้บริการโมเดลหลายรายในสภาพแวดล้อมใช้งานจริงจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
  • มีภาวะผู้นำด้านเทคนิคที่ลงมือทำจริง รวมถึงการตรวจสอบและทดสอบโค้ดที่สร้างโดย AI และไปป์ไลน์อัตโนมัติ
  • สามารถสื่อสารความไม่แน่นอนและข้อจำกัด และระบุได้เมื่อหลักฐานที่มีอยู่ยังไม่เพียงพอ
  • สื่อสารด้านเทคนิคกับผู้ร่วมงานและนักลงทุนด้านเทคนิคได้อย่างชัดเจน
  • พร้อมเปลี่ยนมาทำงานเต็มเวลาตั้งแต่ช่วงแยกธุรกิจออกมาเป็นบริษัทใหม่
  • ผู้สมัครที่อยู่ในสหราชอาณาจักรจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ แต่ผู้สมัครที่เหมาะสมอาจย้ายที่อยู่หรือทำงานทางไกลได้
  • ต้องไม่กำลังสร้าง หรือเพิ่งสร้างบริษัทที่ใช้รากฐานเดียวกันในด้านการให้เหตุผลแบบเอเจนต์ กราฟความรู้ และการสร้างสมมติฐานเพื่อการค้นพบยา
  • มีประสบการณ์ด้านชีววิทยาหรือข้อมูลทางคลินิกจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
  • มีประสบการณ์เป็นผู้ก่อตั้งมาก่อนจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
  • มีผลงานวิจัย ซอฟต์แวร์ หรือโอเพนซอร์สที่สามารถตรวจสอบได้จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
  • มีประสบการณ์สร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการประเมินหรือการทำเกณฑ์มาตรฐานจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ

สวัสดิการ

  • ได้รับสัดส่วนหุ้นในฐานะผู้ร่วมก่อตั้งอย่างแท้จริง
  • มีแพลตฟอร์มที่พร้อมดำเนินงานและผลงานทางวิทยาศาสตร์ที่ได้รับการเผยแพร่แล้ว
  • มีอำนาจตัดสินใจด้านเทคนิคตั้งแต่เริ่มต้น รวมถึงการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม
  • เข้าถึงเครือข่ายระหว่างประเทศของ Deep Science Ventures ซึ่งประกอบด้วยนักลงทุน ที่ปรึกษา และพันธมิตรภาคอุตสาหกรรม
  • เข้าถึงเครื่องมือ ทรัพยากร และกระบวนการสร้างธุรกิจร่วมลงทุนที่เป็นกรรมสิทธิ์
  • ได้รับการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องหลังการแยกธุรกิจในด้านการระดมทุน พันธมิตรทางธุรกิจ การสรรหา และการสร้างทีม
  • มีความมุ่งมั่นทำงานเต็มเวลาตั้งแต่ช่วงแยกธุรกิจออกมาเป็นบริษัทใหม่
  • สถานที่ทำงานยืดหยุ่น โดยผู้สมัครที่เหมาะสมอาจทำงานทางไกลได้